現網CPU飆高,Full GC告警
https://www.cnblogs.com/QG-whz/p/9647614.html
問題出現:現網CPU飆高,Full GC告警
CGI 服務發布到現網后,現網機器出現了Full GC告警,同時CPU飆高99%。在優先恢復現網服務正常后,開始着手定位Full GC的問題。在現場只能夠抓到四個GC線程占用了很高的CPU,無法抓到引發Full GC的線程。查看了服務故障期間的錯誤日志,發現更多的是由於Full GC引起的問題服務異常日志,無法確定Full GC的根源。為了查找問題的根源,只能從發布本身入手去查問題,發現一次bugfix的提交,有可能觸發一個死循環邏輯:
for(int i = 1 ;i <= totalPage ;i++) {
String path = path_prefix + "?cmd=txt_preview&page=" + String.valueOf(i) + "&sign=" + fileSignature;
url_list.add(path);
}
循環中的參數totalPage為long類型,由一個外部參數進行賦值。當外部參數非常大,超過int的最大值時,i遞增到int的最大值后,i++會發生翻轉,變成一個負數,從而使for會進入死循環。利用下面這段代碼可以試驗:
public static void main(String[] args) {
long totalPage = Long.MAX_VALUE;
for(int i = 0 ;i<totalPage;i++){
if(i<0){
System.out.println(i);
}
}
}
通過日志,發現外部確實傳遞了一個非常大的參數:
確認了當命中邏輯的時候,會進入一個死循環。在循環中不斷進行字符串的拼接與list的Add操作,很快就會耗盡JVM堆內存導致Full GC。經過測算,實際上並不需要死循環,只要是一個比較大的循環,就能夠引發Full GC。對totlePage的大小做了限定后,發布了新版本,沒有再出現Full GC的問題。
回到頂部
現場還原:重現問題,探索定位思路
回顧排查問題的過程並不高效,最開始懷疑過是否是打包有問題或使用的jdk版本不對,花了較多的時間確認打包問題。另一方面,發布帶出的代碼較多,通過重復review代碼無法很快鎖定問題。為了探索一種更有效的問題定位方法,我將有問題的代碼重新部署到機器上,手動構造請求觸發bug,探索定位此類問題的通用思路。
如何確定bug可以導致CPU飆升?為何會引發OOM?
1) 在Java服務上開啟JMX,在本地使用VisualVm來查看Java服務在運行過程中的內存、GC、線程等信息。VisualVM是Sun的一個OpenJDK項目,它是集成了多個JDK命令工具的一個可視化工具,它主要用來監控JVM的運行情況,可以用它來查看和瀏覽Heap Dump、Thread Dump、內存對象實例情況、GC執行情況、CPU消耗以及類的裝載情況,也可以使用它來創建必要信息的日志。
可以看到邏輯被命中的時候,CPU確實是升到100%的,此時也發生了Full GC告警。嘗試着多發了幾次請求,服務直接就掛掉了。這里有個問題是:不是已經Full GC了嗎,為什么還會發生OOM?實際上,雖然JVM已經開始回收內存,但是由於對象被引用,這些內存是回收不掉的。從GC日志可以看到回收的情況:
從GC日志中可以看到,新生代的Eden區域與老年代都已經被占滿。如果新生代放不下對象的時候,object會直接被放到老年代中。除了GC日志,也可以使用jstat命令來堆Java堆內存的使用情況進行統計展示:
jstat -gcutil 12309 1000 10
1000為統計的間隔,單位為毫秒,10為統計的次數,輸出如下:
從輸出中同樣可以看到E(Eden)區與O(Old)區都已經被占滿了。其他幾個輸出項的含義如下:
YGC: 從啟動到采樣時Young Generation GC的次數
YGCT: 從啟動到采樣時Young Generation GC所用的時間 (s).
FGC: 從啟動到采樣時Old Generation GC的次數.
FGCT: 從啟動到采樣時Old Generation GC所用的時間 (s).
GCT: 從啟動到采樣時GC所用的總時間 (s).
可以看到JVM一直在嘗試回收老年代,但是一直沒能將內存回收回來。
如何獲取占用CPU最高的線程id?
2)可以登上機器,確認下是什么線程使CPU飆高。先ps查看Java進程的PID:
拿到進程pid后,可以使用top命令,來看是什么線程占用了CPU。
top -p 12309 -H
-p用於指定進程,-H用於獲取每個線程的信息,從top輸出的內容,可以看到有四個線程占用了非常高的CPU:
到這里可以拿到12313、12312、12311、12314這四個線程id。為了確定這些是什么線程,需要使用jstack命令來查看這幾個是什么線程。
高占用CPU的是什么線程?
3) jstack是java虛擬機自帶的一種堆棧跟蹤工具,用於打印出給定的java進程ID或core file或遠程調試服務的Java堆棧信息。使用下面命令,將java進程的堆棧信息打印到文件中:
jstack -l 12309 > stack.log
在線程堆棧信息中,線程id是使用十六進制來表示的。將上面四個四個線程id轉換為16進制,分別是0X3019、0X3018、0x3017、0x301A。在stack.log中可以找到這幾個線程:
到這里可以確定的是,死循環引發了Full GC,四個GC線程一直嘗試着回收內存,這四個線程將CPU占滿。
是哪些對象占用了內存?
4)Full GC、OOM、CPU被占滿的問題都得到了解答。那么再次遇到類似的線上問題時,如何確定或者縮小問題范圍,找到導致問題的代碼呢?這時候需要進一步觀察的是Java堆內存的信息,查看是什么對象占用了內存。可以使用上文提到的VisualVM來生成headdump文件:
也可以在機器上使用jmap命令來生成head dump文件。
jmap -dump:live,format=b,file=headInfo.hprof 12309
live這個參數表示我們需要抓取的是目前在生命周期內的內存對象,也就是說GC收不走的對象,在這種場景下,我們需要的就是這些內存的信息。生成了hprof文件后,可以拉回到本地,使用VisualVM來打開它進行分析。打開后可以看到:
從信息中可以看到,字符串char[]在占了內存的73%,因此可以確定的是內存泄漏與字符串有關。通常生成的headdump文件會很大,也可以使用下面的命令,來查看占用內存最多的類型:
jmap -histo 12309 > heap.log
輸出內容如下:
能否對堆內對象進行查詢?
5) 到這里突然有個想法,如果能夠分析出相似度高的字符串,那么有比較大的可能是這些字符串存在泄漏,從而可以縮小問題代碼的范圍。確實是有這么一種工具來對堆內的對象進行分析,也就是OQL(Object Query Language),在VisualVM中可以對headdump文件執行對象查詢,下面是一個示例,查找包含內容最多的List:
select map(top(heap.objects('java.util.ArrayList'), 'rhs.size - lhs.size', 5),"toHtml(it)+'='+it.size")
查詢結果如下:
如何查找到相似度最高的字符串,還在繼續學習研究中。
回到頂部
一些疑問與總結
1)為什么無法抓到引發Full GC的線程?一個猜測是線程拋出OOM異常之后就被終止了,線程只存活了很短的時間。
2)為什么對Eden區回收后存活的對象,不會被拷貝到survivor區?從上面的GC日志可以看到,BeforeGC 與 AfterGC,新生代中的兩個survivor區(也就是from\to)一直都是0%,這里猜想可能是survivor區太小,沒有足夠的空間存放從Eden區拷貝拷貝過來的對象。同時老年代也沒有足夠的空間(已經99%了),因此JVM的GC基本沒有什么有效的回收操作。
3)重現問題時,在日志里發現了一個OOM的錯誤信息:
java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded
這種情況發生的原因是, 程序基本上耗盡了所有的可用內存, GC也清理不了。JVM執行垃圾收集的時間比例太大, 有效的運算量太小. 默認情況下, 如果GC花費的時間超過 98%, 並且GC回收的內存少於 2%, JVM就會拋出這個錯誤。從這里也可以看到GC線程一直在嘗試回收內存,但是回收效果實在太差,也就是第二點提到的。
4)當時在線上環境出現問題時,看到很多log4j的錯誤日志信息,是什么原因?猜測大概是寫日志的I/O操作要經過內存,而內存已經被使用光,無法進行寫操作所導致。這些問題都可以進一步研究。
對於一般的OOM問題,通過這幾個方面的思考,大致可以鎖定問題所在,或是縮小問題可能發生的范圍。例如對某些特定類型的內存泄漏來說,到這一步已經可以分析出是什么類型導致內存泄漏。而對本案例來說,根據排查結果可以優先考慮的是字符串的泄露,代碼review中查看是否有操作字符串的地方,而不會將問題的優先級鎖定在打包問題上。
(完)